মিডিয়ান ডেটার নীচের অর্ধেক থেকে উচ্চতর অর্ধেককে আলাদা করে। fillna() পদ্ধতি ব্যবহার করুন এবং মধ্যমা দিয়ে অনুপস্থিত কলাম পূরণ করতে মধ্যমা সেট করুন। প্রথমে, আসুন আমরা প্রয়োজনীয় লাইব্রেরিগুলিকে তাদের নিজ নিজ উপনাম সহ আমদানি করি -
pdimport numpy হিসাবে np হিসাবে pandas আমদানি করুন
2টি কলাম সহ একটি ডেটাফ্রেম তৈরি করুন। আমরা Numpy np.NaN ব্যবহার করে NaN মান সেট করেছি −
dataFrame =pd.DataFrame( { "Car":['Lexus', 'BMW', 'Audi', 'Bentley', 'Mustang', 'Tesla'],"Units":[100, 150, np .NaN, 80, np.NaN, np.NaN] }) NaN দিয়ে কলামের মানের মধ্যমা খুঁজুন অর্থাৎ এখানে ইউনিট কলামের জন্য। ইউনিট কলাম −
-এ median() ব্যবহার করে NaNs-কে কলামের মধ্যমা দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন যেখানে এটি অবস্থিত।dataFrame.fillna(dataFrame['Units'].median(), inplace =True)
উদাহরণ
নিম্নলিখিত কোড -
pdimport numpy হিসাবে np# হিসাবে পান্ডা আমদানি করুন ইউনিট":[100, 150, np.NaN, 80, np.NaN, np.NaN] })প্রিন্ট করুন"DataFrame ...\n",dataFrame# NaN দিয়ে কলামের মানের মধ্যক খুঁজে বের করা হচ্ছে অর্থাৎ, এখানে ইউনিট কলামগুলির জন্য # NaNs কলামের মধ্যমা দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন যেখানে এটি অবস্থিত dataFrame.fillna(dataFrame['Units'].median(), inplace =True)print"\nMedian...\n",ডেটাফ্রেম দিয়ে NaN মান পূরণ করার পরে আপডেট করা ডেটাফ্রেমআউটপুট
এটি নিম্নলিখিত আউটপুট −
তৈরি করবেডেটাফ্রেম... কার ইউনিট0 লেক্সাস 100.01 BMW 150.02 Audi NaN3 Bentley 80.04 Mustang NaN5 Tesla NaN মানগুলি মধ্যম দিয়ে পূরণ করার পরে আপডেট করা ডেটাফ্রেম... Car Units0 Lexus 100.01 BMW. 150.01 BMW.1501501 BMW.150101501 BMW.
